2026 上半年工作總結

開發時間線

1. 第一階段 — Excel 解析引擎與數據標準化
2. 第二階段 — Flask 儀表板與圖表組件
3. 第三階段 — 基準對比與風險指標

技術亮點

• 將靜態 Excel 報表替換為含 5 個基準指數對比的 Flask 即時儀表板
• 建構智能 Excel 解析器，自動偵測並處理 125 種異質文件格式
• 實現滾動收益分析、回撤可視化及風險調整績效指標

開發時間線

1. 第一階段 — IB XML 解析器與交易對帳
2. 第二階段 — NAV 計算引擎與費用瀑布
3. 第三階段 — 投資人報告生成與 PDF 組裝

技術亮點

• 自動化完整月度 NAV 週期：IB XML 解析、費用計算、投資人報表生成
• 達到每股 $0.003 精度，與基金行政人員手動計算完全匹配
• 建構多 Agent 管線，協調數據提取、驗證與報告組裝

開發時間線

1. 第一階段 — 核心 NAV 引擎與份額類別會計
2. 第二階段 — 費用瀑布實現（管理費 + 績效費）
3. 第三階段 — Maples 格式導出與跨基金模板

技術亮點

• 設計 1,485 條公式用於多級別 NAV 計算，含管理費與績效費瀑布
• 對照 Maples 行政機構基準達到 0.0009% 精度
• 可擴展設計——模板系統可快速接入其他基金結構

開發時間線

1. 第一階段 — Agent 架構與 Bloomberg API 整合
2. 第二階段 — 基本面與技術分析 Agent
3. 第三階段 — 報告綜合與推薦引擎

技術亮點

• 架構 15 個 Agent 系統，專業 Agent 分別處理基本面、技術面與情緒分析
• 整合 26 種 Bloomberg 數據代碼，獲取即時市場數據、財務與共識預估
• 為 6 檔股票生成機構級研究報告，含買賣建議

開發時間線

1. 第一階段 — Slide 分析與版面偵測
2. 第二階段 — 圖片處理與設計優化
3. 第三階段 — 多輪 QA 與風格一致性

技術亮點

• 建構自動化管線，將粗略 slides 轉化為精美的專業簡報
• 智能處理 101 張圖片，包含裁切、縮放與排版優化
• 實現 4 輪 QA 循環，確保所有 slides 視覺品質一致

開發時間線

1. 第一階段 — 課程設計與學習目標
2. 第二階段 — 實作專案模組
3. 第三階段 — 認證框架與評估

技術亮點

• 設計 3 天、9 小時的課程，教授青少年 AI 基礎
• 創建 4 層認證系統，獎勵漸進式技能掌握
• 開發實作專案，讓學生建構並部署自己的 AI 應用

開發時間線

1. 第一階段 — 影片匯入與音頻提取管線
2. 第二階段 — MLX 加速 Whisper 轉錄
3. 第三階段 — 主題分段與知識庫索引

技術亮點

• 將 233 部金融教育影片處理為可搜尋的結構化知識庫
• 利用 Apple Silicon MLX 加速，轉錄速度比雲端 API 快 3 倍
• 提取 30.5 萬字結構化內容，含主題分段與關鍵概念標記